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2007 | OriginalPaper | Chapter

Fixed Points of the Abe Formulation of Stochastic Hopfield Networks

Authors : Marie Kratz, Miguel Atencia, Gonzalo Joya

Published in: Artificial Neural Networks – ICANN 2007

Publisher: Springer Berlin Heidelberg

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The stability of stochastic Hopfield neural networks, in the Abe formulation, is studied. The aim is to determine whether the ability of the deterministic system to solve combinatorial optimization problems is preserved after the addition of random noise. In particular, the stochastic stability of the attractor set is analyzed: vertices, which are feasible points of the problem, should be stable, whereas interior points, which are unfeasible, should be unstable. Conditions on the noise intensity are stated, so that these properties are guaranteed. This theoretical investigation establishes the foundations for practical application of stochastic networks to combinatorial optimization.

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Metadata
Title
Fixed Points of the Abe Formulation of Stochastic Hopfield Networks
Authors
Marie Kratz
Miguel Atencia
Gonzalo Joya
Copyright Year
2007
Publisher
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-540-74690-4_61

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